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        氣象因素對盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量的影響及預(yù)測模型的建立

        2022-07-28 08:25:30馬凌霄全革
        北方水稻 2022年3期
        關(guān)鍵詞:盤錦濕度氣象

        杜 萌, 馬凌霄,任 海,隋 鑫,李 旭,馬 暢,全革

        (遼寧省鹽堿地利用研究所,遼寧 盤錦 124010)

        關(guān)鍵字:水稻產(chǎn)量;氣象因素;預(yù)測模型

        全球氣候變暖作為一個不爭的事實, 對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成不可避免地影響[1]。 國內(nèi)外聚焦于研究氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響。 由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與氣候關(guān)系密切, 任何程度的氣候變化都會給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其相關(guān)過程帶來潛在的或顯著的影響[2]。 探討由于氣候改變引起的農(nóng)業(yè)變化以及其敏感性和脆弱性的變化,合理有效制定應(yīng)對措施和對策,以及確保農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重大意義[3-8]。

        水稻是我國主要糧食作物, 水稻生產(chǎn)對糧食安全和解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)都具有重要地位, 對提高國民經(jīng)濟具有重要影響[9]。 氣候變化對水稻生產(chǎn)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性具有顯著影響。研究表明,未來氣候條件下,水稻產(chǎn)量大多表現(xiàn)為減產(chǎn)趨勢。本項目在盤錦地區(qū)開展, 研究氣象因素對盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量的影響, 找出盤錦地區(qū)氣象因素與水稻產(chǎn)量的關(guān)系, 產(chǎn)量與各年份氣象因素進行相關(guān)性和回歸性分析,得出水稻產(chǎn)量預(yù)測公式,為預(yù)測盤錦地區(qū)未來氣候變化對水稻產(chǎn)量影響提供依據(jù),對指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及減少保障糧食生產(chǎn)安全具有現(xiàn)實意義。

        1 試驗設(shè)計與方法

        1.1 試驗地理位置

        盤錦市位于遼寧省西南部, 遼河三角洲中心地帶,地理坐標(biāo)為北緯40°39′~41°27′、東經(jīng)121°25′~122°31′之間。 總面積4 071 平方公里,占遼寧省總面積的2.75%。 暖溫帶大陸性半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)。 氣候特點為四季分明、雨熱同季、干冷同期、溫度適宜、光照充裕。

        1.2 試驗數(shù)據(jù)來源與方法

        試驗所需水稻單位面積產(chǎn)量及氣象要素均來自于遼寧省統(tǒng)計年鑒盤錦地區(qū)2009~2018 年。

        一般把作物產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量、 氣象產(chǎn)量和隨機誤差3 個部分, 其中趨勢產(chǎn)量主要是受社會生產(chǎn)力發(fā)展平衡制約,也被稱為技術(shù)產(chǎn)量;氣象產(chǎn)量受氣候因素為主的短周期變化因子(農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害為主)影響而波動;隨機誤差影響小,可忽略不計。水稻實際單產(chǎn)可表示:Y=Y(jié)t+Yw。式中,Y為水稻實際單產(chǎn)(kg·hm-2),Yt 為趨勢單產(chǎn) (kg·hm-2),Yw 為氣象單產(chǎn)(kg·hm-2)。

        選用指數(shù)平滑法測定水稻趨勢產(chǎn)量, 根據(jù)公式Y(jié)w=Y(jié)-Yt 計算得到氣象產(chǎn)量Yw。 在指數(shù)平滑中,平滑系數(shù)α 取值不同,計算出的平滑結(jié)果會有較大差異。 本研究平滑系數(shù)α 分別取0.1、0.3、0.5、0.7 和0.9,分別計算出趨勢產(chǎn)量,根據(jù)公式分離出氣象產(chǎn)量。

        水稻趨勢產(chǎn)量:水稻實際產(chǎn)量為Y,n 年的水稻產(chǎn)量用Yn 表示,(n+1)年的水稻產(chǎn)量用Y(n+1)表示;n 年的趨勢產(chǎn)量為Yt(n),(n+1)年的水稻趨勢產(chǎn)量為Yt(n+1)

        Yt(n+1)=αYn+(1-α)Yt(n)

        2 結(jié)果與分析

        2.1 水稻趨勢產(chǎn)量的計算及氣象產(chǎn)量的分離

        表1 為根據(jù)不同年份的水稻產(chǎn)量計算出水稻的趨勢產(chǎn)量, 進而分離出水稻氣象產(chǎn)量。 遼寧省2010、2011 年因暴雨引發(fā)的洪澇災(zāi)害的影響,盤錦地區(qū)水稻在這兩年氣象產(chǎn)量在5 個不同系數(shù)α 下均為減產(chǎn),說明根據(jù)公式得到的水稻氣象產(chǎn)量能大致體現(xiàn)出氣象因素對水稻產(chǎn)量的影響。

        表1 不同年份的水稻趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量

        2.2 氣象產(chǎn)量和各氣象因子的相關(guān)分析

        盤錦地區(qū)水稻生育期為5 月到10 月,因此選用5 月到10 月的各主要氣象因子與氣象產(chǎn)量進行相關(guān)分析。 當(dāng)平滑系數(shù)α=0.1 時,5 月的最高溫度、6 月的平均氣溫、7 月的平均氣溫與氣象產(chǎn)量成顯著正相關(guān),6 月的濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負(fù)相關(guān);當(dāng)平滑系數(shù)α=0.3 時,5 月的最高溫度、7 月的平均氣溫與氣象產(chǎn)量成顯著正相關(guān); 當(dāng)平滑系數(shù)α=0.5 時,5 月的平均溫度、5 月的最高氣溫與氣象產(chǎn)量成顯著正相關(guān),7 月的濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負(fù)相關(guān);當(dāng)平滑系數(shù)α=0.7 時,5 月的平均溫度與氣象產(chǎn)量成顯著正相關(guān),7 月濕度、8 月濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負(fù)相關(guān); 當(dāng)平滑系數(shù)α=0.9時,5 月的平均溫度與氣象產(chǎn)量成極顯著正相關(guān),7 月濕度、8 月濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負(fù)相關(guān);

        2.3 氣象產(chǎn)量和關(guān)鍵氣象因素的回歸分析

        根據(jù)氣象產(chǎn)量與各氣象因子的相關(guān)分析,在表2 中, 選取5 個平滑系數(shù)α 下相關(guān)性最高的2個氣象因素,分別與氣象產(chǎn)量進行回歸分析,結(jié)果見表3。

        表2 氣象產(chǎn)量和各氣象因子的相關(guān)分析

        表3 氣象產(chǎn)量與關(guān)鍵氣象因素回歸統(tǒng)計分析

        R2(α=0.9)>R2(α=0.7)>R2(α=0.3)>R2(α=0.1)>R2(α=0.5),表明α=0.9 時模型擬合程度較高,同時標(biāo)準(zhǔn)誤差S(α=0.9)最小,說明α=0.9 時實際觀察點與所擬合的樣本回歸線的離差最小, 故選用平滑系數(shù)α=0.9 時的分析結(jié)果。

        由表4 可知,Significance F=0.002510664 <0.01, 說明5 月的平均溫度及7 月濕度同時對水稻氣象產(chǎn)量影響極顯著。 以下分別用P5、P7 表示。

        表4 平滑系數(shù)α = 0. 9 時方差分析

        表5 中,P5 的P 值為0.008388503<0.01,說明5 月的平均溫度對水稻氣象產(chǎn)量影響極顯著;P5 的P 值為0.019839831<0.05,說明7 月濕度對水稻氣象產(chǎn)量影響顯著。

        表5 平滑系數(shù)α = 0. 9 時回歸參數(shù)

        綜上, 水稻氣象產(chǎn)量方程可表示為:Yw=-1824.74+352.13×P5-55.67×P7

        設(shè)盤錦地區(qū)水稻實際產(chǎn)量為Y,n 年的水稻產(chǎn)量用Yn 表示,(n+1)年的水稻產(chǎn)量用Y(n+1)表示;n 年的趨勢產(chǎn)量為Yt(n),(n+1)年的水稻趨勢產(chǎn)量為Yt(n+1),已知α=0.9,則(n+1)年的水稻趨勢產(chǎn)量為

        Yt(n+1)=0.9Yn+(1-0.9)Yt(n)

        盤錦地區(qū)(n+1)年的水稻預(yù)測產(chǎn)量為

        Y(n+1)=0.9Yn+0.1Yt(n)+(-1824.74+352.13×P5-55.67×P7)

        其中,P5、P7 為盤錦地區(qū)(n+1)年的5 月平均氣溫、7 月的濕度。

        2.4 水稻產(chǎn)量預(yù)測方程結(jié)果驗證

        檢驗2010~2018 年,預(yù)測產(chǎn)量的準(zhǔn)確度。

        由表6 可知2010 年到2018 年的預(yù)測準(zhǔn)確度均大于95%,其中2011 年準(zhǔn)確度最低為96.01%,2015 年準(zhǔn)確度最高為99.68%, 表中各年的預(yù)測平均值為98.57%。

        表6 盤錦地區(qū)2010~2018 年水稻產(chǎn)量與預(yù)測產(chǎn)量

        3 結(jié)論與討論

        盤錦地區(qū)的水稻氣象產(chǎn)量與盤錦當(dāng)?shù)貧庀蟾饕蛩鼐哂幸欢ǖ南嚓P(guān)性。 根據(jù)公式分離出的氣象產(chǎn)量能大致體現(xiàn)出氣象因素對水稻產(chǎn)量的影響,說明其水稻產(chǎn)量與氣象因素也具有一定的相關(guān)性,其中,5 月平均溫度及7 月的濕度對水稻氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)較高,∣r∣相對較大。 5 月為盤錦地區(qū)水稻移栽期,如果當(dāng)期溫度不穩(wěn)定,過高過低都會影響水稻秧苗的正常生長;7 月主要為盤錦地區(qū)水稻拔節(jié)期, 這時空氣中濕度越大越易發(fā)生病害蟲害現(xiàn)象, 影響水稻正常生長發(fā)育從而發(fā)生減產(chǎn)。

        通過回歸分析可知5 月平均溫度對水稻氣象產(chǎn)量影響極顯著;7 月濕度對水稻氣象產(chǎn)量影響顯著; 二者共同作用于水稻氣象產(chǎn)量表現(xiàn)為極顯著, 可以進一步說明盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量受二者影響顯著。

        在長時間序列的作物產(chǎn)量與氣候因子關(guān)系的觀測統(tǒng)計研究中, 分離趨勢產(chǎn)量而得到準(zhǔn)確的氣候產(chǎn)量就顯得尤其重要, 不同趨勢產(chǎn)量模擬方法分離的氣候產(chǎn)量的結(jié)果可能不同, 甚至截然相反[10]。試驗采用平滑指數(shù)法,設(shè)置5 個不同的平滑系數(shù)α 得到其相應(yīng)的氣象產(chǎn)量,根據(jù)回歸統(tǒng)計分析最終取α 等于0.9 時,其預(yù)測模型擬合優(yōu)度最高、誤差較小,預(yù)測水稻產(chǎn)量的準(zhǔn)確度也較高。試驗研究氣象因素對盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量的影響, 為預(yù)測盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量提供依據(jù), 對指導(dǎo)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)及保障糧食生產(chǎn)安全提供依據(jù)。

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